JP6070501B2 - Information processing apparatus and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and an information processing program.
特許文献1には、少ない教師ありデータを用いた場合であっても、処理負荷を増大させることなく、人間の直感に合致したトピックモデルを学習することを課題とし、教師あり事後確率付与部で、手掛かり語を含む文書データ毎に手掛かり語に対応するトピックの割合に応じた教師あり事後確率を付与し、事後確率推定部で、トピックモデルパラメータを用いて文書データ毎に教師なし事後確率を推定し、重み付き事後確率付与部で、教師あり事後確率と教師なし事後確率とを重み調整テーブルから取得した重みw(i)を用いて線形補間して重み付き事後確率を付与し、事後確率推定部で、手掛かり語を含まない文書データ毎に教師なし事後確率を推定し、パラメータ更新部で、予め定めたトピック数、教師なし事後確率、及び重み付き事後確率に基づいて、トピックモデルパラメータを更新することが開示されている。
In
特許文献2には、各技術対象分野の特許専門家が人手のみにより特許マップを作成することに起因する量的な限界と高価な費用という課題を解決するために、コンピュータ等により自動的又は半自動的に特許マップを生成する方法を提供することを課題とし、特許マップ生成の対象となる特許明細文書群に含まれる語に関する知識ベースであるところの概念ベースを、特許明細文書群における語の使われ方を統計処理することにより生成し、その概念ベースを用いて特許明細文書群に含まれる個々の特許明細文書についてのベクトル値を計算し、そのベクトル値に基づいて特許明細文書群をクラスタリングすることにより、特許明細文書群の個々の特許明細書が表す特許がどのクラスタに属するかに基づいて、個々の特許の特許明細文書群における位置づけを明らかにし、その位置を視覚化することにより特許マップを生成することが開示されている。
In
特許文献3には、テキスト類別システムを提供することを課題とし、ドキュメントのサンプルが収集された後、クラスタ・アルゴリズムを用いてクラスタ化し、クラスタは、SMEなどに解析され、その結果を改良するためにクラスタ分析システムへルールを適用すべきかを判断し、顧客がクラスタ分析結果に満足しなかった場合、同義語セットなどのルールをクラスタ分析システムへ戻し、顧客がクラスタ分析結果に満足した場合、類別のために、トレーニング・セットとして類別システムへ分配され、このような類別されたドキュメントは、統計的及び/又は他の解析を介して動作可能な知識へ変換するために解析されることが開示されている。
In
非特許文献1には、テキストコーパス及びその他離散データ集合をモデル化する手法であって、トピックモデリング手法の一種であるLatent Dirichlet Allocation(LDA)では、モデルとしてワードの多項分布であるトピックを抽出することが開示されている。
Non-Patent
非特許文献2には、トピックモデリング手法の一種として、LDAを拡張し、感性情報の付与されたトピックを抽出することが開示されている。
Non-Patent
非特許文献3には、LDAを拡張した教師ありトピックモデリング手法の一種であるLabeled LDAを用いて、マイクロブログからトピック抽出する手法が開示されている。
Non-Patent
非特許文献4には、エモティコンをラベルとして、教師あり学習モデルを用いたポジティブ・ネガティブ判定器を実現することが開示されている。
Non-Patent
非特許文献5には、教師ありトピックモデリング手法として、マルチラベルを許す手法であるPLDAが開示されている。
非特許文献6には、テキスト分類におけるラベル設定の技術が開示されている。
Non-Patent
Non-Patent
本発明は、感性文字列が含まれていない文字列に対しても、複数の標識を付与して、重み調整を行うことなくトピックモデリングを行うようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。 The present invention provides an information processing apparatus and an information processing program that perform topic modeling without weight adjustment by assigning a plurality of indicators even to a character string that does not include a sensitivity character string. The purpose is that.
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項1の発明は、対象となる文字列を受け付ける受付手段と、感性を示す文字列である感性文字列と該感性を示す標識を対応させて記憶している記憶手段に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた文字列内に該感性文字列が含まれているか否かを判断する判断手段と、前記判断手段によって感性文字列が含まれていると判断された場合は、該感性文字列に対応する標識を前記文字列に付与し、感性文字列が含まれていないと判断された場合は、前記記憶手段に含まれている複数の標識を前記文字列に付与する第1の付与手段と、前記文字列からワードを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたワードに対して、該ワードが含まれていた文字列に付与されている標識を付与する第2の付与手段と、前記第2の付与手段によって標識が付与された文字列を教師情報として、前記文字列に対して教師ありトピックモデリングを行うモデリング手段と、前記モデリング手段による処理結果を出力する出力手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
The gist of the present invention for achieving the object lies in the inventions of the following items.
The invention of
請求項2の発明は、前記記憶手段は、標識として感性を否定する標識を有し、前記第1の付与手段は、前記判断手段によって感性文字列が含まれていると判断された場合であって、該感性文字列に対応する標識が、感性を否定する標識であるときは、該感性以外の感性を示す標識を前記文字列に付与することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置である。
The invention of
請求項3の発明は、前記記憶手段が記憶している感性文字列は、顔文字であることを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置である。 A third aspect of the present invention is the information processing apparatus according to the first or second aspect, wherein the sensitivity character string stored in the storage means is an emoticon.
請求項4の発明は、前記記憶手段が記憶している感性文字列は、感性を示すワードを含むことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置である。
The invention according to
請求項5の発明は、コンピュータを、対象となる文字列を受け付ける受付手段と、感性を示す文字列である感性文字列と該感性を示す標識を対応させて記憶している記憶手段に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた文字列内に該感性文字列が含まれているか否かを判断する判断手段と、前記判断手段によって感性文字列が含まれていると判断された場合は、該感性文字列に対応する標識を前記文字列に付与し、感性文字列が含まれていないと判断された場合は、前記記憶手段に含まれている複数の標識を前記文字列に付与する第1の付与手段と、前記文字列からワードを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたワードに対して、該ワードが含まれていた文字列に付与されている標識を付与する第2の付与手段と、前記第2の付与手段によって標識が付与された文字列を教師情報として、前記文字列に対して教師ありトピックモデリングを行うモデリング手段と、前記モデリング手段による処理結果を出力する出力手段として機能させるための情報処理プログラムである。
The invention of
請求項1の情報処理装置によれば、感性文字列が含まれていない文字列に対しても、複数の標識を付与して、重み調整を行うことなくトピックモデリングを行うことができる。 According to the information processing apparatus of the first aspect, topic modeling can be performed without performing weight adjustment by assigning a plurality of indicators even to a character string that does not include a sensitivity character string.
請求項2の情報処理装置によれば、感性を否定する標識を用いることができる。 According to the information processing apparatus of the second aspect, a sign that denies sensitivity can be used.
請求項3の情報処理装置によれば、感性文字列として顔文字を含めることができる。 According to the information processing apparatus of the third aspect, an emoticon can be included as the sensitivity character string.
請求項4の情報処理装置によれば、感性文字列として感性を示すワードを含めることができる。 According to the information processing apparatus of the fourth aspect, a word indicating sensitivity can be included as the sensitivity character string.
請求項5の情報処理プログラムによれば、感性文字列が含まれていない文字列に対しても、複数の標識を付与して、重み調整を行うことなくトピックモデリングを行うことができる。 According to the information processing program of the fifth aspect, topic modeling can be performed without performing weight adjustment by assigning a plurality of indicators even to a character string that does not include a sensitivity character string.
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図1は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム(コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム)、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、2以上の値(もちろんのことながら、全ての値も含む)が同じであってもよい。また、「Aである場合、Bをする」という意味を有する記載は、「Aであるか否かを判断し、Aであると判断した場合はBをする」の意味で用いる。ただし、Aであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」(社会システム)にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAM(Random Access Memory)、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPU(Central Processing Unit)内のレジスタ等を含んでいてもよい。
Hereinafter, an example of a preferred embodiment for realizing the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a conceptual module configuration diagram of a configuration example of the present embodiment.
The module generally refers to components such as software (computer program) and hardware that can be logically separated. Therefore, the module in the present embodiment indicates not only a module in a computer program but also a module in a hardware configuration. Therefore, the present embodiment is a computer program for causing these modules to function (a program for causing a computer to execute each procedure, a program for causing a computer to function as each means, and a function for each computer. This also serves as an explanation of the program and system and method for realizing the above. However, for the sake of explanation, the words “store”, “store”, and equivalents thereof are used. However, when the embodiment is a computer program, these words are stored in a storage device or stored in memory. It is the control to be stored in the device. Modules may correspond to functions one-to-one, but in mounting, one module may be configured by one program, or a plurality of modules may be configured by one program, and conversely, one module May be composed of a plurality of programs. The plurality of modules may be executed by one computer, or one module may be executed by a plurality of computers in a distributed or parallel environment. Note that one module may include other modules. Hereinafter, “connection” is used not only for physical connection but also for logical connection (data exchange, instruction, reference relationship between data, etc.). “Predetermined” means that the process is determined before the target process, and not only before the process according to this embodiment starts but also after the process according to this embodiment starts. In addition, if it is before the target processing, it is used in accordance with the situation / state at that time or with the intention to be decided according to the situation / state up to that point. When there are a plurality of “predetermined values”, they may be different values, or two or more values (of course, including all values) may be the same. In addition, the description having the meaning of “do B when it is A” is used in the meaning of “determine whether or not it is A and do B when it is judged as A”. However, the case where it is not necessary to determine whether or not A is excluded.
In addition, the system or device is configured by connecting a plurality of computers, hardware, devices, and the like by communication means such as a network (including one-to-one correspondence communication connection), etc., and one computer, hardware, device. The case where it implement | achieves by etc. is also included. “Apparatus” and “system” are used as synonymous terms. Of course, the “system” does not include a social “mechanism” (social system) that is an artificial arrangement.
In addition, when performing a plurality of processes in each module or in each module, the target information is read from the storage device for each process, and the processing result is written to the storage device after performing the processing. is there. Therefore, description of reading from the storage device before processing and writing to the storage device after processing may be omitted. Here, the storage device may include a hard disk, a RAM (Random Access Memory), an external storage medium, a storage device via a communication line, a register in a CPU (Central Processing Unit), and the like.
本実施の形態である情報処理装置は、対象となる文字列(以下、テキストともいう)から感性トピックを抽出するものであって、図1の例に示すように、テキスト受付モジュール110、緩いラベル設定モジュール120、感性手掛かり記憶モジュール125、ワード抽出モジュール130、教師ありトピックモデリングモジュール140、トピック出力モジュール150を有している。
ここで、用語の定義を行う。
感性情報とは、人間の感性と結び付くことを意味する。感性情報の例としては、ポジティブ、ネガティブ、喜怒哀楽等がある。
ワードとは、単語、形態素等のテキストの最小構成要素を意味する。
トピックとは、LDA及び関連手法が出力する、ワードの多項分布を意味する。トピックでは関連するワードが高い確率値を持つ。トピックという名称について、LDAと類似した別の手法では、クラスタ、潜在クラス(latent class)等の名称も用いられる。
感性トピックとは、何らかの感性情報と結び付いたトピックを意味する。例としては、ポジティブトピック、ネガティブトピック等がある。
ラベル(標識)とは、テキストに付与される特徴を意味する。人手で付けられたもの及びルールに基づいて機械的に付けられたものの両方がある。例としては、“ポジティブ”、“ネガティブ”等がある。
エモティコンとは、感性と強く結び付くテキスト表現を意味する。例としては、顔文字といわれているものがあり、具体的には、“:-)”(楽しい顔)、“orz”(跪いた人)等がある。顔文字とは、文字や記号を組み合わせて表情等を表現したものである。また、エモティコンに、単独のコードで示される絵文字を含めてもよい。
感性手掛かりとは、特定の感性表現(感性情報)と強く結び付くエモティコン等とその感性表現のペアを意味する。例えば、“:-)”と“ポジティブ”等のペアがある。
The information processing apparatus according to the present embodiment extracts a sensitivity topic from a target character string (hereinafter also referred to as text). As shown in the example of FIG. 1, a
Here, terms are defined.
Sensitivity information means linking with human sensitivity. Examples of sensibility information include positive, negative, emotions and so on.
A word means the minimum component of text, such as a word and a morpheme.
A topic means a multinomial distribution of words output by LDA and related methods. In a topic, related words have a high probability value. With respect to the name of the topic, another method similar to LDA also uses names of clusters, latent classes, and the like.
A sensitivity topic means a topic linked to some sensitivity information. Examples include positive topics and negative topics.
The label (marker) means a feature added to the text. Both manually attached and mechanically attached according to rules. Examples include “positive” and “negative”.
Emoticon means a text expression that is strongly associated with sensitivity. Examples include emoticons, specifically “:-)” (fun face), “orz” (whispering person), and the like. An emoticon is an expression of facial expressions or the like by combining characters and symbols. In addition, emoticons may include pictographs indicated by a single code.
The sensitivity cues mean a pair of emotional expressions and the emotional expressions that are strongly associated with specific emotional expressions (sensitivity information). For example, there are pairs such as “:-)” and “positive”.
テキスト受付モジュール110は、緩いラベル設定モジュール120と接続されている。テキスト受付モジュール110は、対象となる文字列を受け付ける。ここでの文字列は、1文字以上の文字の連なりをいう。例えば、SNS(Social Networking Service)で投稿されたテキスト等がある。
感性手掛かり記憶モジュール125は、緩いラベル設定モジュール120と接続されている。感性手掛かり記憶モジュール125は、感性を示す文字列である感性文字列とその感性を示す標識を対応させて記憶している。つまり、感性手掛かりを格納したDBである。
また、感性手掛かり記憶モジュール125は、標識として感性を否定する標識を有していてもよい。
また、感性手掛かり記憶モジュール125が記憶している感性文字列は、顔文字であってもよい。
The
The sensitivity
The sensitivity
In addition, the emotional character string stored in the emotional
緩いラベル設定モジュール120は、テキスト受付モジュール110、感性手掛かり記憶モジュール125、ワード抽出モジュール130と接続されている。緩いラベル設定モジュール120は、感性手掛かり記憶モジュール125に基づいて、テキスト受付モジュール110によって受け付けられた文字列内に感性手掛かり記憶モジュール125内の感性文字列が含まれているか否かを判断する。そして、感性文字列が含まれていると判断された場合は、その感性文字列に対応する標識を文字列に付与し、感性文字列が含まれていないと判断された場合は、感性手掛かり記憶モジュール125に含まれている複数の標識を文字列に付与する。つまり、緩いラベル設定モジュール120は、感性手掛かり記憶モジュール125内の感性手掛かりに基づいてテキストにラベルを設定する。
また、緩いラベル設定モジュール120は、感性文字列が含まれていると判断された場合であって、その感性文字列に対応する標識が、感性を否定する標識であるときは、その感性以外の感性を示す標識をテキスト受付モジュール110が受け付けた文字列に付与するようにしてもよい。「感性A以外の感性Bを示す標識」とは、感性手掛かり記憶モジュール125に含まれている標識であって、否定されている感性Aではない感性Bを示す標識をいう。
なお、緩いラベル設定モジュール120の処理における「緩い」について説明する。緩いラベル設定モジュール120は、典型的なテキスト分類におけるラベル設定と比較して、ラベルを設定する基準が緩くなっている。ここで、典型的なテキスト分類におけるラベル設定として、例えば、非特許文献6の13章6節に記載されたReuters−21578を対象としたSupport Vector Machineを用いたテキスト分類手法における基準がある。この非特許文献6に記載の技術では、具体的には、テキストに付与されたラベルをそのまま用いる設定になる。例えば、米国の養豚業者の会議についての記事に対して、データに設定された“livestock(家畜)”、“hog(豚)”のラベルを用いることとなる。
The loose
In addition, the loose
Note that “loose” in the processing of the loose
ワード抽出モジュール130は、緩いラベル設定モジュール120、教師ありトピックモデリングモジュール140と接続されている。ワード抽出モジュール130は、テキスト受付モジュール110によって受け付けられた文字列からワードを抽出する。
教師ありトピックモデリングモジュール140は、ワード抽出モジュール130、トピック出力モジュール150と接続されている。教師ありトピックモデリングモジュール140は、ワード抽出モジュール130によって抽出されたワードに対して、そのワードが含まれていた文字列に付与されている標識を付与する。そして、標識が付与された文字列(ワードであってもよい)を教師情報として、テキスト受付モジュール110が受け付けた文字列に対して教師ありトピックモデリングを行う。つまり、教師ありトピックモデリングモジュール140は、ラベルとワードが抽出されたテキストに対して教師ありトピックモデリングを実行する。
トピック出力モジュール150は、教師ありトピックモデリングモジュール140と接続されている。トピック出力モジュール150は、教師ありトピックモデリングモジュール140による処理結果である感性ラベルと結び付いたトピックを出力する。例えば、後述する図11の例に示すトピックテーブル1100を出力する。
The
The supervised
The
図2は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップS202では、テキスト受付モジュール110は、対象となるテキストを受け付ける。複数のテキストを受け付ける。なお、その処理は一括でも逐次的でもよい。例えば、対象テキストデータ400を受け付ける。図4は、対象テキストデータ400のデータ構造例を示す説明図である。対象テキストデータ400は、ID欄410、テキスト欄420を有している。ID欄410は、本実施の形態においてテキストを一意に識別するためのID(IDentification)を記憶している。テキスト欄420は、対象となるテキストを記憶している。
FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing according to this embodiment.
In step S202, the
ステップS204では、緩いラベル設定モジュール120は、感性手掛かりに基づいてテキストにラベルを設定する。このとき緩い基準でラベル設定を行う。詳細は図3を用いて後述する。
ステップS206では、ワード抽出モジュール130は、ワードをテキストより抽出する。日本語であれば形態素解析器(MeCab等)を用いて形態素をワードとして抽出する。また、英語等のように分かち書きされている言語であれば、スペースで区切られた文字列をワードとして抽出すればよい。
ステップS208では、教師ありトピックモデリングモジュール140は、ラベルとワードが抽出されたテキストに対して教師ありトピックモデリングを実行する。教師ありトピックモデリング手法としては、例えば、マルチラベルを許す既存の手法であるPLDA(非特許文献5(Ramage et al.(2011))に記載の技術)等を用いる。
ステップS210では、トピック出力モジュール150は、感性ラベルと結び付いたトピックを出力する。
In step S204, the loose
In step S206, the
In step S208, the supervised
In step S210, the
図3は、本実施の形態(緩いラベル設定モジュール120)による処理例を示すフローチャートである。この処理は、図2の例に示すフローチャート内のステップS204の処理例である。
ステップS302では、各テキストについて感性手掛かりを含むか否かを確かめる。例えば、感性手掛かりテーブル500を用いる。図5は、感性手掛かりテーブル500のデータ構造例を示す説明図である。感性手掛かりテーブル500は、感性手掛かりのデータとしてテキスト表現欄510、名称欄520、感性情報欄530を有している。テキスト表現欄510は、エモティコン等のテキスト表現を記憶している。名称欄520は、そのエモティコン等の名称を記憶している。感性情報欄530は、そのエモティコン等の感性情報を記憶している。なお、感性手掛かりテーブル500は、少なくともテキスト表現欄510と感性情報欄530の組み合わせがあればよく、名称欄520はなくてもよいし、また他の情報を加えてもよい。
FIG. 3 is a flowchart illustrating a processing example according to the present exemplary embodiment (the loose label setting module 120). This process is an example of step S204 in the flowchart shown in the example of FIG.
In step S302, it is confirmed whether or not each text includes a sensitivity clue. For example, a sensitivity clue table 500 is used. FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the sensitivity clue table 500. The sensitivity clue table 500 includes a
ステップS304では、対象となっているテキストに対して、名称と感性情報の2つをラベルとして設定する。例えば、図4の例に示す対象テキストデータ400のID=2のテキストと感性手掛かりであれば、“落ち込んでいる顔”ラベル「(´ ・ω ・`)」と“ネガティブ”ラベルが付与される。
ステップS306では、対象となっているテキストに対して、全ての感性情報をラベルとして設定する。例えば、図4の例に示す対象テキストデータ400のID=1のテキストでは、感性手掛かりテーブル500のテキスト表現欄510内のテキスト表現がないので、感性情報欄530内の全てのラベルである“ポジティブ”、“ネガティブ”ラベルが付与される。
In step S304, the name and sensitivity information are set as labels for the target text. For example, if the text of ID = 2 in the
In step S306, all sensitivity information is set as a label for the target text. For example, in the text of ID = 1 in the
従来技術による処理結果の例を、図6から図10を用いて示す。その後、図11を用いて、本実施の形態による処理結果の例示す。
図6は、従来技術(非特許文献1(Blei et al. (2003))に記載の技術)による処理例を示す説明図である。ここでは、図4の例に示した対象テキストデータ400に対する処理結果としてトピックテーブル600が生成される。トピックテーブル600は、感性情報欄610、トピック欄620を有しているが、感性情報欄610は使用されない。トピック欄620は、各テキストから抽出したトピックを記憶している(ワードの確率値の降順)。つまり、テキスト内の単語の共起に基づきトピックが抽出されるが、感性情報は対応付かない。図6の例では、トピックテーブル600の1行目内のトピックは破線の下線を各ワードに付し、2行目内のトピックは一重線の下線を各ワードに付し、3行目内のトピックは太い一重線の下線を各ワードに付している。
なお、図6から図11の例では恣意的に除外している名詞もある(ID=1のテレビ等)。もちろんのことながら、これらのワードがトピックに含まれることもありえる。また、動詞、形容詞等で活用しているワードは原形のワードとしてトピックを抽出している。これは、形態素解析等の技術を用いて正規化すればよい。また、助詞、助動詞も存在するが、トピックの要素としては除外している。
Examples of processing results according to the prior art will be described with reference to FIGS. Thereafter, an example of a processing result according to the present exemplary embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing a processing example according to a conventional technique (a technique described in Non-Patent Document 1 (Blei et al. (2003)). Here, a topic table 600 is generated as a processing result for the
Note that there are some nouns that are arbitrarily excluded in the examples of FIGS. 6 to 11 (such as a TV set with ID = 1). Of course, these words can be included in the topic. In addition, words used in verbs, adjectives, etc. are extracted as original words. This may be normalized using a technique such as morphological analysis. There are also particles and auxiliary verbs, but they are excluded as topic elements.
図7は、従来技術(非特許文献3(Ramage et al. (2010))に記載の技術)による処理例を示す説明図である。ここでは、図4の例に示した対象テキストデータ400に対する処理結果としてトピックテーブル700が生成される。トピックテーブル700は、エモティコン欄710、感性情報欄720、トピック欄730を有している。エモティコン欄710は、エモティコンを記憶している。感性情報欄720は、そのエモティコンに対応する感性情報を記憶している。トピック欄730は、そのエモティコン(感性情報)に対応するトピックを記憶している(ワードの確率値の降順)。つまり、この例では、エモティコン/感性情報に対応付いたトピックが抽出される。
なお、この例では、エモティコンを含まないテキスト(ID=9の例のように、下線のワードがないテキスト)は感性トピックの抽出に用いられない。
FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating a processing example according to a conventional technique (a technique described in Non-Patent Document 3 (Ramage et al. (2010))). Here, a topic table 700 is generated as a processing result for the
In this example, text that does not include emoticons (text that does not have an underlined word as in the example of ID = 9) is not used to extract a sensitivity topic.
図8は、従来技術(非特許文献2(Lin et al. (2012)))による処理例を示す説明図である。図4の例に示した対象テキストデータ400に対する処理結果としてトピックテーブル800が生成される。この例では、感性表現辞書として、ポジティブに対応するワードとして、例えば、「いい」、「綺麗」等、ネガティブに対応するワードとして、「暑い」、「痛い」、「寒い」、「風邪」、「だるい」等がある。これらのワードがテキストに含まれていれば、トピックテーブル800を生成できる。トピックテーブル800は、感性情報欄810、トピック欄820を有している。感性情報欄810は、感性情報を記憶している。トピック欄820は、その感性情報に対応するトピックを記憶している(ワードの確率値の降順)。
つまり、感性トピックが抽出されるが、感性表現辞書に依存してしまうことになる。例えば、「オイシー」等の一般的でない表現(感性表現辞書に登録されていない表現)は、ポジティブ/ネガティブに対応が取れないこととなる。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a processing example according to the conventional technique (Non-Patent Document 2 (Lin et al. (2012))). A topic table 800 is generated as a processing result for the
That is, Kansei topics are extracted, but they depend on the Kansei expression dictionary. For example, an uncommon expression such as “oisy” (an expression not registered in the sensitivity expression dictionary) cannot be associated with positive / negative.
図9は、従来技術(特許文献1(特開2013−134751号公報))による処理例を示す説明図である。図4の例に示した対象テキストデータ400に対する処理結果としてトピックテーブル(教師なし)920が生成される。
まず、対象テキストデータ400に対して、教師ありのトピック抽出を行って、トピックテーブル(教師あり)910を生成する。トピックテーブル(教師あり)910は、エモティコン欄912、感性情報欄914、トピック欄916を有している。エモティコン欄912は、エモティコンを記憶している。感性情報欄914は、そのエモティコンに対応する感性情報を記憶している。トピック欄916は、そのエモティコン(感性情報)に対応するトピック(ワードの確率値の降順)を記憶している。そして、対象テキストデータ400に対して教師なしトピック抽出を行って、トピックテーブル(教師あり)910に重み調整テーブル記憶モジュール930を用いたバイアスを掛けて、トピックテーブル(教師なし)920を生成する。トピックテーブル(教師なし)920は、感性情報欄922、トピック欄924を有している。感性情報欄922は、感性情報を記憶している。トピック欄924は、その感性情報に対応するトピックを記憶している(ワードの確率値の降順)。ここでバイアスを掛けるとは、トピックにおける教師あり事後確率と教師なし事後確率とを重みを用いて線形補間することである。そして、この線形補間をするために、重み調整テーブル記憶モジュール930内の重み調整テーブル1000を用いる。図10は、トピックテーブルのデータ構造例を示す説明図である。重み調整テーブル1000は、イテレーション数欄1010、重み欄1020を有している。イテレーション数欄1010は、イテレーション(繰り返し)回数を記憶している。重み欄1020は、そのイテレーション回数に対する重み値を記憶している。つまり、重み調整テーブル1000には、EMアルゴリズムのイテレーション処理において、繰り返し回数に応じた重み値が設定されている。この従来技術の場合、重みの最適な値はデータにより異なる。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a processing example according to the conventional technique (Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2013-134751)). A topic table (unsupervised) 920 is generated as a processing result for the
First, a supervised topic extraction is performed on the
図11は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。ここでは、図4の例に示した対象テキストデータ400に対する処理結果としてトピックテーブル1100が生成される。トピックテーブル1100は、感性情報欄1110、トピック欄1120を有している。感性情報欄1110は、感性情報を記憶している。トピック欄1120は、そのラベルに対応するトピックを記憶している(ワードの確率値の降順)。例えば、ポジティブを2つ、ネガティブを1つ、喜んでいる顔を1つにするパラメータで、教師ありトピックモデリングモジュール140がトピックを抽出したものである。具体的には、ID=8、9、10のテキストはポジティブ(A)として、ID=1、3、6のテキストはポジティブ(B)として、ID=2、4、5、7のテキストはネガティブとして、トピックモデリングされている。そして、喜んでいる顔のように、エモティコン毎に、そのエモティコンに対応したトピックを生成しており、名称ラベル(図5の例に示す感性手掛かりテーブル500の名称欄520)のトピックとして、エモティコン及び頻出する共起ワードを抽出し、ワードの共起とエモティコンに基づいて感性トピックを抽出している。また、トピックモデリングによっては、1つのテキストに対して複数の感性が含まれる場合もある。
また、本実施の形態では、エモティコン、感性表現辞書にトピック抽出対象テキストが限定されない。したがって、対象テキストデータ400内のID=9のようなテキストであってもトピックを抽出できる。ただし、特許文献1に記載の従来技術でも可能ではある。しかし、特許文献1に記載の従来技術では、重み調整テーブルが必要となり、その調整は困難である。
緩いラベル設定モジュール120によって、重み調整テーブルなしで感性トピックの抽出を実現している。そして、手掛かりトピックの形成を抑制している。また、感性手掛かり記憶モジュール125は、ラベル付与に必要であり、否定条件の感性を設定可能である。
FIG. 11 is an explanatory diagram showing a processing example according to the present embodiment. Here, a topic table 1100 is generated as a processing result for the
In the present embodiment, the topic extraction target text is not limited to the emoticon or the emotional expression dictionary. Therefore, a topic can be extracted even for text such as ID = 9 in the
The loose
緩いラベル設定モジュール120の行う処理について、より詳細に説明する。図12は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。感性手掛かりテーブル1200は、図5の例に示した感性手掛かりテーブル500と同等のものである。
緩いラベル設定モジュール120のステップS304の処理では、例えば、ラベル付与参照領域1250を用いる。つまり、ワードは感性手掛かりと直接関連する(テキスト内のワードは、テキスト表現欄1210内のテキスト表現そのものである)ので、対応する感性情報を付与する。
緩いラベル設定モジュール120のステップS306の処理では、例えば、ラベル付与参照領域1260を用いる。つまり、ワードに関連する感性情報は不確定なため、予め定められた感性情報の全て(感性情報欄1230内の感性情報)に関連すると想定している。このとき、否定(¬)のある感性は、否定なしの感性(否定されている感性以外の感性を展開したもの)として扱う。
Processing performed by the loose
In the process of step S304 of the loose
In the process of step S306 of the loose
次に、緩いラベル設定モジュール120が行うステップS306処理について詳細に説明する。図13は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。図13の例における対象テキストデータ400は、図4の例に示した対象テキストデータ400のID=8、9、10を抜粋したものである。トピックテーブル1300は、図11の例に示したトピックテーブル1100のポジティブ(A)と喜んでいる顔の行を抜粋したものである。
喜んでいる顔のエモティコンを含んでいるID=8のテキストにおけるワードは、“ポジティブ”又は“喜んでいる顔”トピックに所属しやすくなる。
エモティコンが含まれていないID=9、ID=10のテキストにおけるワードは、ID=8の“飲み”や“オイシー”を含むので“ポジティブ”トピックに所属しやすくなる。
また、“(´∇`) ノ”はID=8にしか出現しないため、トピックテーブル1300における“喜んでいる顔”トピックに集約される。
Next, step S306 processing performed by the loose
Words in the ID = 8 text containing the happy face emoticon are more likely to belong to the “positive” or “happy face” topic.
Words in the text of ID = 9 and ID = 10 that do not include emoticons include “drinking” and “oisy” with ID = 8, and therefore easily belong to the “positive” topic.
Further, since “(′ ∇ `) ノ” appears only at ID = 8, it is collected in the “happy face” topic in the topic table 1300.
図14は、本実施の形態による別の処理例を示すフローチャートである。これは、図3の例に示したフローチャートの代わりに、図14の例に示すフローチャートを用いるものである。図15は、感性手掛かりテーブル1500のデータ構造例を示す説明図である。感性手掛かりテーブル1500は、テキスト表現欄1510、名称欄1520、感性情報欄1530を有している。感性手掛かりテーブル1500は、図5の例に示した感性手掛かりテーブル500と同等のデータ構造を有している。ただし、感性情報欄1530が記憶する感性情報として、否定の感性情報を含んでいる。
FIG. 14 is a flowchart showing another example of processing according to the present embodiment. This uses the flowchart shown in the example of FIG. 14 instead of the flowchart shown in the example of FIG. FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the sensitivity clue table 1500. The sensitivity clue table 1500 has a
ステップS1402では、感性手掛かりを含むか否かを判断し、含む場合はステップS1404へ進み、それ以外の場合はステップS1410へ進む。ステップS302と同等の処理である。
ステップS1404では、感性情報は否定条件であるか否かを判断し、否定条件である場合はステップS1406へ進み、それ以外の場合はステップS1408へ進む。例えば、図15の例に示す感性手掛かりテーブル1500の1行目のように「¬ニュートラル」の場合が、否定条件に該当する。この場合、感情が高まった顔における感性は、それが使用されているテキストの文脈において解釈されるものだからである。
ステップS1406では、否定感性ラベルを付与する。具体的には、感性手掛かりテーブル1500のラベル付与参照領域1550を用いて、ニュートラル以外の感性ラベル(この場合は、ポジティブとネガティブの2つ)を付与する。
ステップS1408では、名称・感性ラベルを付与する。ステップS304と同等の処理である。
ステップS1410では、全感性ラベルを付与する。ステップS306と同等の処理である。具体的には、感性手掛かりテーブル1500のラベル付与参照領域1560を用いて、感性ラベルを付与する。ただし、ここでは否定の感性ラベルは付与しない。つまり、名称ラベルと否定以外の全ての感性ラベル(この例ではポジティブとネガティブ)を付与する。
In step S1402, it is determined whether or not a sensitivity clue is included. If so, the process proceeds to step S1404. Otherwise, the process proceeds to step S1410. This is the same processing as step S302.
In step S1404, it is determined whether or not the sensitivity information is a negative condition. If the sensitivity information is a negative condition, the process proceeds to step S1406. Otherwise, the process proceeds to step S1408. For example, the case of “¬ neutral” as in the first line of the sensitivity clue table 1500 shown in the example of FIG. 15 corresponds to the negative condition. In this case, the sensibility in the face with increased emotion is interpreted in the context of the text in which it is used.
In step S1406, a negative sensitivity label is assigned. Specifically, using the
In step S1408, a name / sensitivity label is assigned. This is the same processing as step S304.
In step S1410, all sensitivity labels are assigned. This is the same processing as step S306. Specifically, a sensitivity label is assigned using the
図16は、本実施の形態の別の構成例についての概念的なモジュール構成図である。この情報処理装置は、テキスト受付モジュール110、緩いラベル設定モジュール120、感性手掛かり記憶モジュール125、感性辞書モジュール1627、ワード抽出モジュール130、教師ありトピックモデリングモジュール140、トピック出力モジュール150を有している。つまり、図1の例に示した情報処理装置に感性辞書モジュール1627を付加したものである。同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
FIG. 16 is a conceptual module configuration diagram of another configuration example of the present embodiment. The information processing apparatus includes a
感性手掛かり記憶モジュール125は、緩いラベル設定モジュール120と接続されている。感性手掛かり記憶モジュール125は、感性辞書モジュール1627との組み合わせによって、感性文字列として、感性を示すワードを記憶している。例えば、感性手掛かりテーブル1700を記憶している。図17は、感性手掛かりテーブルのデータ構造例を示す説明図である。感性手掛かりテーブル1700は、条件欄1710、名称欄1720、感性情報欄1730を有している。条件欄1710は、ワードの適用条件を記憶している。ここで適用条件とは、感性手掛かりテーブル500のテキスト表現欄510が記憶するエモティコン等のテキスト表現を含み、感性辞書モジュール1627内の感性表現にリンクしている。名称欄1720は、感性手掛かりテーブル500の名称欄520と同等であり、名称を記憶している。感性情報欄1730は、感性手掛かりテーブル500の感性情報欄530と同等であり、感性情報を記憶している。
感性辞書モジュール1627は、緩いラベル設定モジュール120と接続されている。感性辞書モジュール1627は、感性文字列として、感性を示すワードを記憶している。例えば、感性辞書テーブル1800を記憶している。図18は、感性辞書テーブル1800のデータ構造例を示す説明図である。感性辞書テーブル1800は、感性欄1810、感性表現欄1820を有している。感性欄1810は、感性情報を記憶している。感性表現欄1820は、その感性情報を示す具体的な感性表現を記憶している。例えば、ポジティブという感性情報を示す感性表現として、「いい」、「綺麗」等を記憶しており、ネガティブという感性情報を示す感性表現として、「暑い」、「痛い」、「寒い」、「風邪」、「だるい」等を記憶している。
The sensitivity
The
緩いラベル設定モジュール120は、テキスト受付モジュール110、感性手掛かり記憶モジュール125、感性辞書モジュール1627、ワード抽出モジュール130と接続されている。緩いラベル設定モジュール120は、図1の例に示した緩いラベル設定モジュール120と同等の機能を有するが、さらに、感性手掛かり記憶モジュール125内の感性手掛かりテーブル1700の条件欄1710が「辞書のポジティブ語」である場合は、感性辞書モジュール1627内の感性辞書テーブル1800の感性欄1810が「ポジティブ」である感性表現欄1820内の感性表現を抽出し、条件欄1710が「辞書のネガティブ語」である場合は、感性辞書モジュール1627内の感性辞書テーブル1800の感性欄1810が「ネガティブ」である感性表現欄1820内の感性表現を抽出する。そして、対象としているテキスト内に、その感性表現があるか否かを判断する。つまり、感性辞書モジュール1627とリンクさせることによって、感性文字列として、感性を示すワードを含むようにしている。もちろんのことながら、感性手掛かりテーブル1700の条件欄1710内に感性を示すワードを直接記憶させるようにしてもよい。
そして、図1の例に示した緩いラベル設定モジュール120のように、感性手掛かりテーブル1700のラベル付与参照領域1750のように適用する場合(ステップS304又はステップS1408の処理)、感性手掛かりテーブル1700のラベル付与参照領域1760のように適用する場合(ステップS306又はステップS1410の処理)がある。緩いラベル設定モジュール120は、感性辞書モジュール1627を用いることによって、感性情報と対応付いたトピックの抽出性能を向上させている。
The loose
Then, as in the case of the loose
次に、教師ありトピックモデリングモジュール140の処理について説明する。図19は、PLDAによる処理例を示す説明図である。なお、この処理は、既知の技術である。
次に、PLDAの生成アルゴリズムを示す。
−−−−− −−−−− −−−−−
それぞれのトピックk∈{1…K}について
選択,Φk〜Dir(η)
それぞれのドキュメントd∈{1…D}について
それぞれのドキュメントラベルj∈Λd(観測されたラベル)
選択,θd,j〜Dir(α)
選択,大きさ|Λd|のψd〜Dir(α)
それぞれのワードw∈Wdについて
選択,ラベルl〜Mult(ψd)
選択,トピックz〜Mult(θd,j)
選択,ワードw〜Mult(Φz)
−−−−− −−−−− −−−−−
なお、前述のアルゴリズム中のDir(・)はディリクレ分布(Dirichlet distribution)を意味し、Mult(・)は多項分布を意味する。PLDAではドキュメント集合に対して最適なΦ、ψ、θを計算する必要がある。最適なΦ、ψ、θを効率的に計算する手段は非特許文献5(Ramage et al.(2011))に記載されている。
Next, processing of the supervised
Next, a PLDA generation algorithm will be described.
----- ------ ------
Select for each topic k∈ {1... K}, Φ k ~ Dir (η)
For each document dε {1... D} Each document label jεΛ d (observed label)
Select, θ d, j ~ Dir (α)
Selection, size | Λ d | of ψ d to Dir (α)
Select for each word w ∈ W d , label l˜Mult (ψ d )
Select, Topic z to Mult (θ d, j )
Select, word w ~ Mult (Φ z )
----- ------ ------
Note that Dir (·) in the above-described algorithm means a Dirichlet distribution, and Multi (·) means a multinomial distribution. In PLDA, it is necessary to calculate Φ, ψ, and θ optimal for a document set. A means for efficiently calculating the optimum Φ, ψ, and θ is described in Non-Patent Document 5 (Ramage et al. (2011)).
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図20に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部(演算部)としてCPU2001を用い、記憶装置としてRAM2002、ROM2003、HD2004を用いている。HD2004として、例えばハードディスクを用いてもよい。テキスト受付モジュール110、緩いラベル設定モジュール120、ワード抽出モジュール130、教師ありトピックモデリングモジュール140、トピック出力モジュール150等のプログラムを実行するCPU2001と、そのプログラムやデータを記憶するRAM2002と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているROM2003と、感性手掛かり記憶モジュール125、感性辞書モジュール1627等の機能を有する補助記憶装置(フラッシュメモリ等であってもよい)であるHD2004と、キーボード、マウス、タッチパネル等に対する利用者の操作に基づいてデータを受け付ける受付装置2006と、CRT、液晶ディスプレイ等の出力装置2005と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース2007、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス2008により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
The hardware configuration of the computer on which the program according to the present embodiment is executed is a general computer, specifically a personal computer, a computer that can be a server, or the like, as illustrated in FIG. That is, as a specific example, the
前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図20に示すハードウェア構成は、1つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図20に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア(例えばASIC等)で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図20に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、情報家電、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機(スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか2つ以上の機能を有している画像処理装置)などに組み込まれていてもよい。
Among the above-described embodiments, the computer program is a computer program that reads the computer program, which is software, in the hardware configuration system, and the software and hardware resources cooperate with each other. Is realized.
Note that the hardware configuration illustrated in FIG. 20 illustrates one configuration example, and the present embodiment is not limited to the configuration illustrated in FIG. 20, and is a configuration capable of executing the modules described in the present embodiment. I just need it. For example, some modules may be configured by dedicated hardware (for example, ASIC), and some modules may be in an external system and connected via a communication line. A plurality of systems shown in FIG. 5 may be connected to each other via communication lines so as to cooperate with each other. In particular, in addition to personal computers, information appliances, copiers, fax machines, scanners, printers, and multifunction machines (image processing apparatuses having two or more functions of scanners, printers, copiers, fax machines, etc.) Etc. may be incorporated.
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、ブルーレイ・ディスク(Blu−ray(登録商標) Disc)、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM(登録商標))、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)、SD(Secure Digital)メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
The program described above may be provided by being stored in a recording medium, or the program may be provided by communication means. In that case, for example, the above-described program may be regarded as an invention of a “computer-readable recording medium recording the program”.
The “computer-readable recording medium on which a program is recorded” refers to a computer-readable recording medium on which a program is recorded, which is used for program installation, execution, program distribution, and the like.
The recording medium is, for example, a digital versatile disc (DVD), which is a standard established by the DVD Forum, such as “DVD-R, DVD-RW, DVD-RAM,” and DVD + RW. Standard “DVD + R, DVD + RW, etc.”, compact disc (CD), read-only memory (CD-ROM), CD recordable (CD-R), CD rewritable (CD-RW), Blu-ray disc ( Blu-ray (registered trademark) Disc), magneto-optical disk (MO), flexible disk (FD), magnetic tape, hard disk, read-only memory (ROM), electrically erasable and rewritable read-only memory (EEPROM (registered trademark)) )), Flash memory, Random access memory (RAM) SD (Secure Digital) memory card and the like.
The program or a part of the program may be recorded on the recording medium for storage or distribution. Also, by communication, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), a wired network used for the Internet, an intranet, an extranet, etc., or wireless communication It may be transmitted using a transmission medium such as a network or a combination of these, or may be carried on a carrier wave.
Furthermore, the program may be a part of another program, or may be recorded on a recording medium together with a separate program. Moreover, it may be divided and recorded on a plurality of recording media. Further, it may be recorded in any manner as long as it can be restored, such as compression or encryption.
110…テキスト受付モジュール
120…緩いラベル設定モジュール
125…感性手掛かり記憶モジュール
130…ワード抽出モジュール
140…教師ありトピックモデリングモジュール
150…トピック出力モジュール
400…対象テキストデータ
1627…感性辞書モジュール
DESCRIPTION OF
Claims (5)
感性を示す文字列である感性文字列と該感性を示す標識を対応させて記憶している記憶手段に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた文字列内に該感性文字列が含まれているか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって感性文字列が含まれていると判断された場合は、該感性文字列に対応する標識を前記文字列に付与し、感性文字列が含まれていないと判断された場合は、前記記憶手段に含まれている複数の標識を前記文字列に付与する第1の付与手段と、
前記文字列からワードを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたワードに対して、該ワードが含まれていた文字列に付与されている標識を付与する第2の付与手段と、
前記第2の付与手段によって標識が付与された文字列を教師情報として、前記文字列に対して教師ありトピックモデリングを行うモデリング手段と、
前記モデリング手段による処理結果を出力する出力手段
を具備することを特徴とする情報処理装置。 A reception means for receiving a target character string;
Whether the sensitivity character string is included in the character string received by the reception means based on the storage means storing the sensitivity character string that is a character string indicating sensitivity and the sign indicating the sensitivity A determination means for determining whether or not,
When it is determined by the determining means that a sensitivity character string is included, a sign corresponding to the sensitivity character string is given to the character string, and when it is determined that the sensitivity character string is not included, First assigning means for assigning a plurality of signs included in the storage means to the character string;
Extracting means for extracting a word from the character string;
Second assigning means for assigning to the word extracted by the extracting means a mark given to a character string including the word;
Modeling means for performing supervised topic modeling on the character string using the character string to which the label is given by the second assigning means as teacher information;
An information processing apparatus comprising output means for outputting a processing result by the modeling means.
前記第1の付与手段は、前記判断手段によって感性文字列が含まれていると判断された場合であって、該感性文字列に対応する標識が、感性を否定する標識であるときは、該感性以外の感性を示す標識を前記文字列に付与する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The storage means has a sign that denies sensitivity as a sign,
The first giving means is a case where the judgment means judges that a sensitivity character string is included, and when the sign corresponding to the sensitivity character string is a sign that denies sensitivity, The information processing apparatus according to claim 1, wherein a sign indicating sensitivity other than sensitivity is assigned to the character string.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the sensitivity character string stored in the storage unit is an emoticon.
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 3, wherein the sensitivity character string stored in the storage unit includes a word indicating sensitivity.
対象となる文字列を受け付ける受付手段と、
感性を示す文字列である感性文字列と該感性を示す標識を対応させて記憶している記憶手段に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた文字列内に該感性文字列が含まれているか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって感性文字列が含まれていると判断された場合は、該感性文字列に対応する標識を前記文字列に付与し、感性文字列が含まれていないと判断された場合は、前記記憶手段に含まれている複数の標識を前記文字列に付与する第1の付与手段と、
前記文字列からワードを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたワードに対して、該ワードが含まれていた文字列に付与されている標識を付与する第2の付与手段と、
前記第2の付与手段によって標識が付与された文字列を教師情報として、前記文字列に対して教師ありトピックモデリングを行うモデリング手段と、
前記モデリング手段による処理結果を出力する出力手段
として機能させるための情報処理プログラム。 Computer
A reception means for receiving a target character string;
Whether the sensitivity character string is included in the character string received by the reception means based on the storage means storing the sensitivity character string that is a character string indicating sensitivity and the sign indicating the sensitivity A determination means for determining whether or not,
When it is determined by the determining means that a sensitivity character string is included, a sign corresponding to the sensitivity character string is given to the character string, and when it is determined that the sensitivity character string is not included, First assigning means for assigning a plurality of signs included in the storage means to the character string;
Extracting means for extracting a word from the character string;
Second assigning means for assigning to the word extracted by the extracting means a mark given to a character string including the word;
Modeling means for performing supervised topic modeling on the character string using the character string to which the label is given by the second assigning means as teacher information;
An information processing program for functioning as output means for outputting a processing result by the modeling means.
Priority Applications (2)
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